業務の自動化、どこから始める？

「人事業務を自動化する」と大きく捉えるより、一つの仕事が発生してから完了するまでを具体的に整理してみましょう。休暇申請なら、受付、内容の確認、承認者への依頼、結果の記録という流れになります。こうすると、必要なデータや各担当者の役割、ツールで支援できる範囲が見えやすくなります。

例えば、休暇申請の書式が統一され、申請内容ごとの承認者も決まっている企業を想定します。この場合は、既存の流れをもとに試す範囲を選べます。一方、メールやチャット、口頭での申請が混在しているなら、先に受付窓口をそろえる方がよいでしょう。そのまま自動化すると、一部の申請だけが処理の対象になるおそれがあります。

Excelでの業務管理、見直すタイミングは？

整理できたからといって、すべての工程を自動化しないようにしましょう。転記が原因で必要だった照合は、データを正しく連携すれば不要になるかもしれません。不要な工程の自動化は、原因を解決せず複雑さを残してしまいます。

実務担当者は、資料にない作業も知っています。情報の聞き直し、部門コードの修正、承認待ちなどです。自動化の範囲を選ぶ前に、それらも業務図へ加えます。

実際の業務プロセスからソフトウェアへ：何から始める？

何回発生し、どのような影響があるか

優先度を考えるには、件数と業務への影響を合わせて見る必要があります。業務の周期に合った期間を取り、発生件数、担当者の処理時間、待ち時間、繰り返し起きるミスを記録してみましょう。手間がかかる箇所と、遅れによって影響を受ける相手が具体的になります。

月次報告でも、多くの工数がかかり重要な判断に関わるなら優先する理由があります。反対に、毎日の小さな操作は、維持費まで含めると十分な効果が出ない場合もあります。

ルールは十分に明確か

次に、処理の条件を担当者が同じように説明できるかを確認します。「必須項目が未入力なら差し戻す」という条件は、確認する内容が明確です。一方、「不自然に感じたら管理者に回す」では、人によって判断が変わります。そのような工程は、誰が判断するのか、ツールにどこまで任せるのかを決めておく必要があります。

人の判断が必要な工程があるからといって、業務全体を除外する必要はありません。受付とデータ確認を自動化し、評価を担当者へ引き継ぐ方法もあります。

データとアクセス権限は準備できているか

処理のルールが明確でも、必要なデータをツールに渡せなければ業務は進みません。データの保存場所、必要な項目がそろっているか、利用予定のツールにアクセス権限を与えられるかを確認しましょう。書式の異なる画像にしか情報がない場合は、後続の処理に使えるよう、データを標準化したり抽出したりする工程が必要です。

人事、財務、顧客情報は承認された範囲で扱います。すぐに試したいからと、利用条件を確認せず実データを外部サービスへ入れないようにします。

例外はどう発生し、誰が処理するか

慣れた業務にも、通常の流れでは処理できないケースがあります。休暇申請なら、承認者が不在だったり、承認後に休暇日が変更されたり、申請者が別の部門に異動していたりする場合です。確認のために止める条件、通知先、対応を引き継ぐ担当者を決めておきましょう。次の処理が決まっていないために、申請が放置される事態を防ぎやすくなります。

維持する費用は見合うか

最後に、試行後も仕組みを維持するための負担を見積もります。初期の構築費だけでなく、ツールやライセンスの費用、エラーの確認、利用者へのサポート、業務変更に伴う更新も必要になる場合があります。特定の従業員のアカウントや、頻繁に構成が変わる画面操作に依存する仕組みは、想定以上の保守を要することもあります。維持管理の担当も明確にしておきましょう。

書式と承認階層が明確な休暇申請なら、情報確認、承認依頼、状態更新を試すことができます。特別な申請は、権限のある人が判断します。

休暇申請と比べると、顧客からの入金と未回収の請求を照合する業務は、確認事項が多くなることがあります。照合の手間を減らせる可能性はあるものの、参照番号の付け方、複数の請求に対する合算入金、一部入金、データの不一致を把握しておく必要があります。最初は、明確に一致する候補を示して経理担当者が確認する範囲にとどめ、すべての入金を自動確定しない方法も考えられます。

一方、保守予定の通知は、決まった時点で知らせるだけなので簡単に見えるかもしれません。しかし、日付で決まる予定と、機械の稼働時間で決まる予定では必要な情報が異なります。稼働時間が正確に更新されていなければ、自動通知の信頼性も確保しにくくなります。この場合は、通知機能の導入より、入力データを整えることが先になります。

この三例から、「簡単そう」という印象だけで順序を決められないことが分かります。効果、不足する条件、誤処理の結果を記録しましょう。社内の採点表は話し合いを助けるもので、リスク評価の代わりにはなりません。

よい試行範囲には、開始点、終了点、責任者があります。例えば一部門の休暇申請を受け、情報確認と承認依頼までを行い、給与計算は含めない方法です。

開始前に、正しい人へ届くか、状態が正しく更新されるか、エラーを検知して引き継げるかを確認基準にします。ツール停止時の代替手段も残します。

結果を評価するときは、ツールが代行した操作だけを測らないようにしましょう。担当者による結果の確認、データの修正、例外への対応も、新しい業務にかかる負担の一部です。これらも記録することで、仕事全体が本当に減ったのか、別の工程に移っただけなのかを判断しやすくなります。

導入したシステムの効果をどう確かめる？

試行後は、効果と新たな負担の両方を見ます。処理時間が減っても、入力修正が増えたなら拡大前に調整します。

確認できた範囲で続ける、業務を修正する、効果が見合わなければ止める、という三つの判断が考えられます。条件不足が分かった試行も、次の判断に役立ちます。

メールや自由記述の内容を読み取って判断する業務でAIを使う場合は、別途検討が必要です。入力データの準備に加え、結果をどのように確認し、誰が次の工程で使ってよいと判断するのかを決めておきましょう。

自社のデータはAI活用に適している？

最初から部門全体を対象にする必要はありません。効果が明確で、必要なデータがそろい、例外への対応も決まっている仕事の方が、最初の一歩に向いています。結果を確かめ、維持に必要な負担を把握してから、次の業務へ広げるかどうかを検討するとよいでしょう。

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